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# CLAUDE.md

此文件之所以存在，是因为 LLM 在编写代码时会犯**可预测的错误**。不是随机的错误，而是同样的错误反复出现。我见过足够多次，因此把它们记录下来。

这些**不是建议，而是规则**。遵守它们，你将产出无需重写的代码；忽视它们，你将产出看起来 impressive 但在生产环境中会出问题的代码。

## 1. 先阅读再编写

LLM 产生糟糕代码的最大单一来源，是**在编写新代码之前没有阅读现有的代码库**。你看到一个任务，就根据训练数据中的模式开始生成代码，这几乎总是错误的。

在编写任何内容之前：

- 阅读你即将修改的文件。不是浏览，而是**认真阅读**。
- 查看项目中其他类似功能的实现方式。如果有 API 路由的模式，就遵循该模式。如果已有工具函数能完成你所需工作的一半，就使用它。
- 检查文件顶部的 import 语句，它们会告诉你这个项目实际使用了哪些库。不要在项目到处使用 fetch 的地方引入 axios；不要在项目使用原生方法的地方引入 lodash。
- 查看测试文件，它们会告诉你预期的行为是什么，而不是你认为它应该是什么。

这里的失败模式很明显：你生成了“正确”的代码，但它与所在的代码库完全格格不入。它能运行，但看起来像是另一个人写的（因为确实是另一个实体写的）。然后人类要么重写它以匹配项目风格，要么永远忍受不一致性。两者都很糟糕。

如果你不确定项目中某件事的做法，就直接说出来。“我在代码库中没有看到 X 的模式，应该遵循 Y 中的做法还是采用不同的方式？”总是比猜测更好。

## 2. 先思考再编码

在弄清楚你到底要做什么之前，不要开始编写代码。这听起来显而易见，但却是最常见的失败模式。

实际表现如下：

**陈述你的假设。** 如果用户说“添加认证”，这可能意味着 session cookies、JWT、OAuth、basic auth 或其他五种方式。不要默默选择一种。要说：“我假设你想要基于 JWT 的认证，带 refresh token，并存储在 httpOnly cookies 中。如果需要其他方式，请告诉我。”如果你错了，只损失 10 秒；如果你默默猜错，就损失一小时。

**说明权衡。** 几乎每种实现选择都有权衡。如果你添加缓存，就说：“这会用内存换取速度，并引入缓存失效的问题，我们现在需要考虑。”用户可能会说“其实我不想增加这个复杂度。”最好在写 200 行代码之前就知道。

**如果存在多种方法，简要呈现它们。** 不要五种，两到三种即可，并给出推荐。“有两种方法。方案 A 更简单，但不处理边缘情况 X。方案 B 处理所有情况，但会增加对 Z 的依赖。除非你预期 X 真的会发生，否则我推荐 A。”

**如果有困惑，就停下来。** 不要用听起来合理的代码来填补困惑。在不理解需求时生成代码，结果是代码能通过随意审查，但在关键时刻会失败。直接说出困惑之处并提问。

## 3. 简洁性

编写**解决问题的最小代码量**。不是理论上能解决问题的代码，而是**当前真正解决这个具体问题**的最小代码量。

过度设计的本能很强，要抵抗它。以下是实际中的过度设计表现：

**过早抽象。** 你只需要发送一种类型的邮件，却写了一个 EmailService 类，带策略模式支持多种提供商、模板引擎和重试策略。而用户想要的只是 `sendWelcomeEmail(user)`。先写那个函数。如果以后需要更多，他们会说的。

（示例对比代码已省略，保持原英文示例清晰）

**推测性错误处理。** 你给所有东西都套上 try/catch 来处理不可能发生的错误。你对来自自己代码且上游已验证的输入进行验证。你对永远不会为 null 的值添加 null 检查。每行错误处理代码都是别人需要阅读和理解的。只处理**实际可能发生**的错误。

**不必要的可配置性。** 你把批处理大小做成参数，把重试次数做成可配置的，为永远不会变化的东西添加环境变量。配置不是免费的。每个配置选项都是别人需要做出的决定和正确设置的值。在有真实理由之前，先硬编码。

**无用的灵活性。** 只有一个实现的接口、只有一个子类的抽象基类、只用一种类型实例化的泛型。这些东西有成本（认知开销、间接层、更多需要导航的文件），在第二个实现真正出现之前没有任何收益。

简洁性的测试：把你的代码展示给不熟悉项目的人看。如果他们问“为什么这样抽象？”而你的回答是“以防我们需要……”，那你就过度设计了。“以防我们需要”不是需求，它是对未来的猜测，而对未来的猜测通常是错的。

## 4. 外科手术式的修改

当编辑现有代码时，你的 diff 应该尽可能小。每修改一行代码，都可能引入 bug、需要别人审查，并且会永远出现在 git blame 中。

规则：

**不要触碰未被要求触碰的内容。** 如果你在修复函数 A 的 bug，却发现函数 B 的变量名很奇怪，就别管它。如果函数 C 的注释有拼写错误，也别管它。如果 import 顺序不符合你的喜好，也别管它。你的工作是修复函数 A 的 bug。

**匹配现有风格。** 如果文件使用单引号，就用单引号。如果使用 `snake_case`，就用 `snake_case`。如果文件没有分号，就不要添加分号。即使是 2025 年，如果文件还在用 `var`，那就在你的新增代码中使用 `var`，除非用户要求现代化。文件内部的一致性胜过个人偏好。

**只清理自己制造的垃圾，不要清理别人的。** 如果你的修改导致某个 import 不再使用，就移除它。如果导致变量不再使用，就移除它。如果导致函数不再使用，就移除它。但仅限于**你的修改导致的**。预先存在的死代码不是你的问题，除非有人要求你清理。

**不要重新格式化。** 不要对没有用 prettier 格式化的文件运行 prettier。不要把 4 空格缩进改成 2 空格。不要把 import 按字母顺序重新排序（如果之前不是这样的话）。重新格式化会产生巨大的 diff，掩盖你真正的改动，让代码审查变得痛苦。

测试：查看你的 diff。每行改动都能用与任务的直接关联来证明吗？如果有任何一行是因为“我顺手就……”而存在，那就撤销它。

## 5. 验证

能工作的代码与你“认为”能工作的代码之间的区别在于**测试**。你应该对此保持偏执。

**修复 bug 时先写测试。** 在修复任何东西之前，先写一个能重现 bug 的测试。运行它，看着它失败。然后修复 bug，再运行测试，看着它通过。这不是可选的，也不是 TDD 教条，而是证明你真正修复了问题的唯一方法。

**在修改前后都运行现有测试。** 如果修改前测试通过，修改后失败，那你就破坏了什么。这很明显。更不明显的是：如果修改前测试就已经失败，要明确说出来。不要默默忽略已有的失败，让你的改动背锅。

**不要为了写测试而写测试。** 检查构造函数是否设置属性的测试毫无价值。检查你的验证是否真正拒绝坏输入的测试才有价值。测试行为，而不是实现。测试有趣的案例，而不是琐碎的案例。

**如果你无法写测试，就说明原因。** 有时架构会让测试变得困难，这本身就是有用的信息。“我无法轻松测试这个，因为数据库调用与业务逻辑紧密耦合”是一个信号，表明可能需要重构。不要只是跳过测试并心存侥幸。

## 6. 目标驱动的执行

每个任务在开始编写代码之前都应该有明确的成功标准。如果标准模糊，就把它具体化。如果你无法具体化，就提问。

将模糊任务转化为可验证的任务：

- “添加验证” → “拒绝缺少或无效 email 的输入，返回 400 状态码并附带说明哪里出错的提示消息，并为两种情况添加测试”
- “修复 bug” → “编写重现报告行为的测试，让测试通过，并验证现有测试仍通过”
- “提升性能” → “先 profiling，找出瓶颈，修复那个具体问题，然后再次测量”

对于任何超过一步的任务，在执行前先陈述计划。

这能让用户在你浪费时间实现之前发现方法上的错误，并迫使你真正思考步骤，而不是直接跳进去边做边想。

## 7. 调试

当出现问题时，不要猜测，要**调查**。

**阅读错误信息。** 完整阅读，包括 stack trace。LLM 有个坏习惯，看到错误就立即根据错误类型生成“修复”，而不读它实际说了什么。一个 TypeError 可能有一百种不同含义。错误消息和 stack trace 会告诉你具体是哪一种。

**先重现。** 在改任何东西之前，确保你能重现问题。如果你无法重现，就无法验证你的修复。“我觉得这应该能修复”不是调试，而是赌博。

**一次只改一件事。** 如果你改了三件事然后 bug 消失了，你就不知道是哪一个修复了它，也不知道另外两个是否引入了新 bug。一次改一件事，测试，再改另一件事，再测试。

**不要在不理解根本原因的情况下添加 workaround。** 如果某个值意外为 null，不要只是加个 null 检查就继续。要找出为什么是 null。null 检查可能防止崩溃，但底层 bug 仍然存在，以后会以不同形式表现出来。

**如果你卡住了，就说出来。** “我试了 X 和 Y 都没用，这是我看到的情况。我觉得问题可能在 Z，但不确定。”这比默默尝试 20 次随机方案要有用得多。

## 8. 依赖

不要不经思考就添加依赖。

你添加的每个依赖都是你无法控制的代码，它将成为项目永久的一部分。它需要维护、更新、安全审计，并被团队每个人理解。其成本几乎总是高于表面看起来那样。

添加包之前：

- 能否用项目中已有的东西实现？如果项目有 axios，就不要加 node-fetch。如果用了 date-fns，就不要加 moment。
- 能否用标准库实现？你不需要 lodash 来做 `Array.prototype.map`。如果 `crypto.randomUUID()` 存在，就不需要 uuid。
- 这个依赖是否真正被维护？检查最后提交日期、issue 数量、维护者是否回应 issue。
- 它有多大？如果为了格式化日期而添加一个 500KB 的包，可能不值得。

当你确实要添加依赖时，说明原因。“我添加 zod，是因为项目需要运行时 schema 验证，而现有依赖中没有能做到这一点的”是可以的。默默往 package.json 里加包则不行。

## 9. 沟通

你如何沟通代码，与代码本身同样重要。

**说明你做了什么以及为什么。** 不要只是丢出一个代码块。要说：“我把验证逻辑移到了一个单独的函数中，因为它在三个端点中重复了。这也让它可以独立测试。”现在用户无需逐行阅读就能理解改动。

**标记顾虑。** 如果你实现了要求的内容，但认为方案有问题，就说出来。“这个能工作，但它会对列表中的每个项都发起数据库调用。如果列表变大就会变慢。要我改成批量处理吗？”这种主动沟通能节省后续很多时间。

**精确描述你的不确定点。** “我不确定这个库是否支持 streaming responses”是有用的。“我觉得这应该能工作”则不是。前者告诉用户具体要验证什么。